AI 大模型产品经理岗位招聘考试试卷及答案

AI大模型产品经理岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.Transformer架构的核心是______机制，实现长距离依赖建模。2.PromptEngineering的核心是优化______提升大模型输出质量。3.大模型轻量级微调常用方法是______（如LoRA）。4.Meta发布的开源大模型系列是______。5.大模型推理延迟优化的硬件加速技术是______（如GPU）。6.大模型生成质量的核心评估指标是______（兼顾流畅度与准确率）。7.多模态大模型可处理的输入包括文本、图像、______等。8.RLHF的第一步是______（SFT）。9.存储向量并支持快速检索的数据库是______。10.常见Prompt模板类型包括零样本、少样本和______（CoT）。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.降低大模型推理成本最有效的方法是？A.增大参数量B.量化压缩C.增加训练数据D.提升GPU主频2.“思维链（CoT）”的核心作用是？A.减少输入长度B.提升推理透明度C.降低幻觉D.加快速度3.不属于开源大模型的是？A.Llama2B.QwenC.GPT-4D.Mistral4.多模态大模型的核心挑战是？A.模态语义对齐B.输入格式统一C.输出限制D.硬件成本5.RLHF三阶段顺序是？A.SFT→PPO→RMB.RM→SFT→PPOC.SFT→RM→PPOD.PPO→SFT→RM6.向量数据库的主要作用是？A.存储原始文本B.加速语义检索C.训练参数D.优化延迟7.大模型产品迭代的核心驱动是？A.技术更新B.用户反馈C.市场竞争D.成本控制8.应对PromptInjection的常用方法是？A.增大上下文窗口B.过滤恶意输入C.提升参数量D.更换模型9.上下文窗口的作用是？A.限制输入长度B.提升输出质量C.降低成本D.增加参数量10.企业大模型部署首选（成本+安全）是？A.公有云APIB.私有云部署C.自研模型D.第三方开源三、多项选择题（共10题，每题2分，多选少选不得分）1.大模型核心技术模块包括？A.Transformer架构B.预训练C.微调D.推理优化2.PromptEngineering常用技巧有？A.思维链（CoT）B.少样本提示C.角色设定D.温度调节3.大模型落地挑战有？A.幻觉问题B.成本过高C.安全合规D.场景适配难4.多模态大模型输入类型包括？A.文本B.图像C.音频D.视频5.RLHF关键组件是？A.监督微调（SFT）B.奖励模型（RM）C.强化学习（PPO）D.向量数据库6.开源大模型代表有？A.Llama2B.GPT-3.5C.Qwen-7BD.Mistral-7B7.大模型评估维度包括？A.生成质量B.推理速度C.成本效率D.安全合规8.向量数据库优势是？A.语义检索B.低延迟C.高可扩展D.存储原始数据9.大模型产品用户价值包括？A.提升效率B.降低成本C.创新体验D.数据安全10.企业大模型定制化方式有？A.全参数微调B.LoRAC.Prompt优化D.零样本适配四、判断题（共10题，每题2分，√/×）1.Transformer是所有大模型的基础。（）2.Prompt可完全替代模型微调。（）3.开源大模型均支持商业使用。（）4.多模态必须同时处理所有模态。（）5.RLHF需人类标注训练奖励模型。（）6.向量数据库存储原始文本的向量表示。（）7.上下文窗口越大，输出质量越高。（）8.PromptInjection无法完全避免。（）9.企业大模型必须自研。（）10.大模型推理只依赖GPU。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述PromptEngineering的核心价值及常用方法。2.企业部署大模型，产品经理重点考虑哪些维度？3.简述RLHF的应用场景及优势。4.如何设计大模型产品的用户反馈闭环？六、讨论题（共2题，每题5分）1.面向中小商家的AI客服大模型，如何平衡智能度与部署成本？2.针对大模型“幻觉”问题，从产品设计层面提解决方案。---答案部分一、填空题答案1.注意力（Attention）2.提示词（Prompt）3.轻量级微调（LoRA）4.Llama5.量化/硬件加速6.困惑度（Perplexity）7.音频/视频8.监督微调（SFT）9.向量数据库10.思维链（CoT）二、单项选择题答案1.B2.B3.C4.A5.C6.B7.B8.B9.A10.B三、多项选择题答案1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABC6.ACD7.ABCD8.ABC9.ABC10.ABCD四、判断题答案1.√2.×3.×4.×5.√6.√7.×8.√9.×10.×五、简答题答案1.核心价值：降低使用门槛（无需标注数据）、快速适配任务、提升输出质量；常用方法：角色设定（赋予模型身份）、少样本提示（提供示例）、思维链（分步推理）、指令清晰化（明确格式）。2.安全合规（数据隐私）、成本控制（推理/部署费）、场景适配（业务流程融合）、性能要求（速度/幻觉率）、部署方式（私有云/混合云）、可扩展性（业务增长）、用户体验（操作便捷性）。3.应用场景：对话助手（自然回复）、内容生成（文案/代码）、任务型客服（问题解决）；优势：以人类偏好为导向、减少幻觉、提升准确性、无需大规模标注。4.反馈入口（产品内嵌入）→分类（自动+人工标注类型）→处理（优先高频问题）→迭代（优化Prompt/微调）→通知（反馈处理结果）→沉淀（反馈数据库支撑长期迭代）。六、讨论题答案1.①选型：轻量级开源模型（如Qwen-7B）降低推理成本；②部署：公有云Serverless（按调用量收费）；③Prompt优化：用思维链提升小模型智能；④功能分层：核心功能用小模型，复杂功能按需调用大模型API；⑤成本监控：